Universidad de Xiamen: Descargar la PPT de 150 páginas «DeepSeek: modelos grandes y prácticas de aplicación empresarial» — una guía esencial para profesionales 181

《DeepSeek大模型及其企业应用实践》es un informe detallado sobre el modelo grande DeepSeek y su aplicación práctica en empresas, elaborado por el profesor asociado Lin Ziyu de la Universidad de Xiamen y su equipo de enseñanza de big data. Su objetivo es proporcionar al personal empresarial una divulgación científica y orientación sobre la aplicación de la tecnología de modelos grandes. El informe ofrece una introducción completa que abarca desde los conceptos básicos, la evolución y la clasificación de los modelos grandes, hasta los productos de modelos grandes nacionales e internacionales, las aplicaciones industriales, los planes de implementación empresarial, las aplicaciones de agentes inteligentes, los servicios de proveedores y las futuras tendencias de desarrollo. Con un contenido rico y casos prácticos detallados, es un material de referencia importante para que las empresas comprendan y apliquen la tecnología de modelos grandes de ai.

Enlace de Baidu Netdisk: https://pan.baidu.com/s/1pGicv8p_Jh5AdenPjl4Ckg?pwd=7awy Código de extracción: 7awy

1. Conceptos básicos y evolución de los modelos grandes

Definición: Un modelo grande es un modelo de inteligencia artificial basado en tecnología de aprendizaje profundo, con una cantidad masiva de parámetros y una gran capacidad de aprendizaje y generalización, capaz de procesar múltiples tipos de datos.

Características: gran cantidad de parámetros, gran volumen de datos de entrenamiento y alta demanda de recursos computacionales.

Evolución: se divide en un período de萌芽期, un período de沉淀期 y un período de爆发期. En los últimos años, con el avance tecnológico, la escala de parámetros de los modelos grandes ha seguido rompiendo barreras, como GPT-3 (175.000 millones de parámetros), GPT-4 (1,8 billones de parámetros) y Ali M6 (10 billones de parámetros).

Clasificación: modelos grandes de lenguaje, modelos grandes de visión y modelos grandes multimodales; según el ámbito de aplicación, se dividen en modelos grandes de propósito general (L0), modelos grandes sectoriales (L1) y modelos grandes verticales (L2).

2. Productos de modelos grandes nacionales e internacionales

Productos internacionales:

• ChatGPT: basado en la arquitectura Transformer, es capaz de generar texto en lenguaje natural y se aplica ampliamente en atención al cliente, sistemas de preguntas y respuestas, entre otros.

• Gemini: lanzado por Google, admite el procesamiento de datos multimodales y se utiliza en respuestas a preguntas, generación de resúmenes, etc.

• Sora: modelo grande de generación de vídeo a partir de texto publicado por OpenAI, que marca un gran avance de la IA en el campo de la generación de vídeo.

• OpenAI o3: modelo de razonamiento, especializado en razonamiento lógico complejo y resolución de problemas de varios pasos.

Productos nacionales:

• DeepSeek: destaca en razonamiento matemático y rendimiento, con una alta relación coste-rendimiento, y es conocido como «la misteriosa fuerza proveniente de Oriente».

• 通义千问 (Tongyi Qianwen): modelo de lenguaje multimodal lanzado por Alibaba Cloud, compatible con múltiples idiomas y múltiples ámbitos de aplicación.

• 豆包AI (Doubao AI): desarrollado por ByteDance, líder en número de usuarios, destaca en la creación de textos y la interacción lingüística.

• 文心一言 (Wenxin Yiyan): modelo grande de conocimiento aumentado de Baidu, ampliamente aplicado en atención inteligente al cliente, hogares inteligentes y otros campos.

• Kimi: asistente de IA lanzado por Moonshot AI, compatible con el procesamiento de archivos en múltiples formatos y textos largos.

3. Aplicaciones sectoriales de los modelos grandes

• Sus campos de aplicación son muy amplios e incluyen el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computador, el reconocimiento de voz, los sistemas de recomendación, la salud, el control de riesgos financieros, la fabricación industrial, la bioinformática, la conducción autónoma, la investigación climática, entre otros.

• Escenarios de aplicación de DeepSeek: incluyen atención y soporte al cliente, recomendaciones personalizadas, educación y formación, medicina y salud, finanzas e inversión, creación de contenidos y medios, hogares inteligentes e IoT, legal y cumplimiento normativo, juegos y entretenimiento, entre otros.

• Integración con otras tecnologías: como RPA (tecnología de automatización de procesos), grafos de conocimiento, IoT, análisis de datos y tecnologías de visualización, para lograr una automatización de procesos de negocio y un soporte en la toma de decisiones más inteligentes.

大模型及其企业应用实践》150页PPT下载，企业人员的大模型宝典(图9)" />

4. Plan de implementación del modelo grande empresarial

• Formas de empoderar a las empresas: reducir costos, mejorar la eficiencia, optimizar los procesos de negocio y aumentar la calidad del producto.

• Escenarios de implementación: asistentes de diálogo, generación de informes, auditoría y cumplimiento, operaciones inteligentes y optimización de la fabricación, gestión del conocimiento, análisis de datos, asistentes de codificación, entre otros.

• Formas de despliegue: despliegue en la nube, despliegue local/en intranet, despliegue en el borde, despliegue híbrido, despliegue en contenedores/microservicios, despliegue federado.

• Hoja de ruta de planificación: a corto plazo, construir una base de conocimientos interna; a mediano plazo, desarrollar modelos grandes específicos del sector; a largo plazo, establecer flujos de trabajo con agentes de IA.

• Pasos clave para integrar modelos grandes de IA: definición de escenarios de necesidades, selección de modelos, optimización de modelos, integración de aplicaciones, despliegue de modelos.

• Diseño de arquitectura técnica: incluye la capa de fuentes de datos, la capa de采集 y preprocesamiento de datos, la capa de entrenamiento y evaluación de modelos, la capa de despliegue y servicio de modelos, la capa de lógica de negocio e interfaz de usuario, y la capa de seguridad y cumplimiento.

5. Aplicaciones empresariales de agentes inteligentes

• Concepto: un agente inteligente (AI Agent) es un sistema que imita el comportamiento de la inteligencia humana, capaz de percibir el entorno y tomar decisiones de forma autónoma.

• Diferencia con RAG: RAG se centra en la recuperación y generación de conocimiento, mientras que el agente inteligente posee capacidad de planificación y toma de decisiones autónoma.

• Tipos típicos: agentes de productividad, marcos de agentes, agentes de IA conversacional, agentes de análisis de datos, agentes asistentes personales, agentes de IA para programación, agentes de atención al cliente, trabajadores digitales.

• Casos de productos: como Operator y Deep Research de OpenAI, así como plataformas nacionales de desarrollo de agentes como Coze (扣子).

6. Servicios de modelos grandes empresariales proporcionados por proveedores

• Soluciones de implementación de modelos grandes empresariales: proveedores de nube, empresas de aplicaciones de IA, proveedores emergentes de servicios de desarrollo de aplicaciones de modelos grandes, entre otros, que ofrecen servicios integrales.

• Equipo integral del modelo grande DeepSeek: ofrece soporte para modelos de todos los tamaños, asignación dinámica de recursos, adaptación profunda a escenarios del sector, gestión completa del ciclo de vida, seguridad de datos y despliegue local.

• Dimensiones de evaluación para que las empresas elijan productos de modelos grandes: velocidad de respuesta, longitud de entrada y capacidad de interacción de múltiples turnos, precisión de las preguntas y respuestas, confiabilidad de las respuestas, grado de personalización del lenguaje, dificultad de construcción de la base de conocimientos, coeficiente de seguridad de la información, capacidad de entrenamiento en dominios verticales, rentabilidad, capacidad de integración y扩展.

• Servicios de consultoría profesional: ayudan a las empresas a definir escenarios objetivo, optimizar los métodos de selección, garantizar la calidad de los resultados, promover la coordinación organizacional y difundir los resultados de la transformación.

7. Casos típicos de aplicación del modelo grande

• Ámbito médico: el modelo grande de patología RuiPath (瑞智病理大模型 RuiPath), resultado de la cooperación entre el Hospital Ruijin y Huawei, mejora significativamente la eficiencia del diagnóstico patológico.

• Industria manufacturera: el Centro de Modelos Grandes de Inteligencia Artificial de Dongguan, que ofrece servicios de algoritmos listos para usar y una plataforma de desarrollo de IA, impulsa la actualización del sector manufacturero.

• Aplicaciones empresariales: el Grupo Yunnan Baiy药 construye una plataforma de desarrollo de aplicaciones de modelos grandes, lo que aumenta significativamente la eficiencia del procesamiento de datos.

• Oficina inteligente: Cloud Collaboration · AI Industry Advisor (云合·AI产业顾问), que ofrece herramientas de oficina eficientes para personal de招商引资 e industria.

8. AIGC (Contenido Generado por Inteligencia Artificial) y práctica de aplicación empresarial

• Descripción general de AIGC: utiliza tecnología de IA para generar texto, música, imágenes, vídeo y otros contenidos, impulsando la creación de contenido, el aumento de la productividad y la mejora de la experiencia del usuario.

• Escenarios de aplicación: abarca múltiples campos como comercio electrónico, oficina, juegos, entretenimiento, cine y televisión, animación, arte, educación, diseño, medios de comunicación, vida cotidiana, entre otros.

• Herramientas de modelos grandes AIGC: como ChatGPT, DeepSeek, 讯飞星火, 通义千问, 文心一言, 豆包, Kimi, entre otros.

• 提示词技巧：简洁明确、考虑受众、分解复杂任务、使用肯定性指令、示例驱动、明确角色、遵守规则、自然语言回答。

• Aplicaciones prácticas: incluyendo aplicaciones AIGC de texto, imagen, voz y vídeo, así como la aplicación de AIGC en la programación asistida, búsqueda con IA y oficina inteligente.

9. Tendencias futuras de desarrollo de los modelos grandes

• Fusión multimodal y mejora de la capacidad de razonamiento: los modelos grandes integrarán datos de texto, imagen, audio y vídeo, fortaleciendo la capacidad de razonamiento lógico.

• IA generativa e inteligencia encarnada: la IA generativa se extenderá desde la creación de contenidos hasta la interacción con el mundo físico, promoviendo la aplicación de la tecnología de robots.

• Auge de los modelos pequeños y alta eficiencia: los modelos pequeños y ligeros lograrán un rendimiento eficiente mediante arquitecturas de mezcla de expertos y técnicas de destilación de conocimiento.

• Modelos grandes en el dispositivo: la aceleración de la capacidad de cómputo en el extremo impulsará la amplia aplicación de la IA en la electrónica de consumo y el sector industrial.

• Mejora continua de las capacidades del modelo: avances constantes en capacidades de texto, capacidades multimodales, latencia de diálogo en tiempo real, comprensión de imágenes y generación de vídeo.